进入数据时代，数据思维越来越受到各行各业的重视，如守业170多年的保洁和连坐4年世界500强头把交椅的沃尔玛等国际品牌大企业，无不受益于数据化思维管理带来的价值实现。保洁在国际上最早推出科学客观的量化管理系统，沃尔玛利用数量化精确管理实现数据挖掘分析，来提升解决问题的效率和水平。数据思维带来显著的管理价值，从而受到企业家和职业经理人们的青睐，但尽管迎着大数据概念时代的步伐，我国企业家和职业经理人尤其是中小企业的管理者要利用数据思维进行深度管理，仍处在“革命尚未成功，同志仍需努力”的阶段。

中小企业应用数据思维进行管理，需要梳理三个观念。

第一，战略决策一定要建立在充分调查基础上，符合毛泽东提倡的“没有调查就没有发言权”思想。

第二，经营决策一定要建立在对历史数据的总结分析基础上，结合市场进行。

第三，数据化时代，我们的管理手段必须变革。需要运用数量化的方法观察企业运营并对市场进行预测；而在对人的管理上，也需要利用数据思维对人员进行有效评估。

建立在以上三个观念的转化基础上，就如何在管理实践中建立起数据思维，进行如下探讨。

第一，建立指标体系

建立指标体系首先要明确指标，简单地说指标就是衡量目标的单位或方法。根据企业发展的不能阶段和特点，利用流程化思想，在了解指标的前提下设置并使用指标，只是刚拉开数据思维的序幕。任何孤立的指标都难以发挥数据的价值，因此在指标设置的基础上要建立综合的指标体系。

当然在设置指标和建立指标体系的过程中，我们要区分指标的好坏。好的指标具有核心驱动性，是企业为之奋斗的目标，而且企业发展阶段不同，核心指标是动态的，需要跟着调整。核心指标的设置是明确企业在该阶段发展重点方向的表征，因此企业对数据核心指标的设置显得非常关键。

不好的指标有如投资回报率这样的后验性指标，也有如销量这样没有实际意义的指标，还有因细分显得繁杂的指标。针对后验性指标只适合用来复盘，不适合作为驱动业务发展的指标；而对于没有实际意义的指标则需要用有价值的指标来替代，比如销量指标用销量利润率指标衡量，对业务驱动更有价值；而针对复杂的指标，则可以进行直接删减处理，减少不必要的浪费。

设置的指标是否属于核心指标，可以采用二八原则：若满足20%的指标带来企业80%的成果实现，则这20%的指标就属于核心指标。

第二，指标体系结构化

指标体系结构化是要构造围绕核心指标为关键，其余指标为辅助的指标系统，以流程化为思路，以结果为导向。比如人力资源管理指标结构化，明确企业不同发展阶段的人力资源管理目标前提下，在人力资源管理的流程中设置核心指标和相应辅助指标，以实现管理目标。

第三，应用各类数据分析方法

数据分析是数据思维的核心环节之一，只有通过数据分析导出数据结果，以应用于具体的管理实践，数据才体现价值，因此应用一定的数据分析方法是必要的。比如数据的维度分析，可以对数据进行不同维度的组合，形成系列的数据模型，将复杂的数据以结构化的形式有序组织起来，从不同的角度和层面来提取数据价值，既可体现分析的灵活性，也可利用其满足不同的数据分析需求。

数据分析不是一个结果，而是一个过程，数据分析结果要进行反馈，来指导企业的管理实践，然后实施对管理的改善和提升。中小企业利用数据思维价值，最终是利用数据帮助企业实现对目标实现的管理，因此其应用一定要遵循系统的数据思维方法，结合企业发展实际予以展开。